Anonymised client cases · 匿名真實案例

同行已經用緊本地 AIYour peers are already running local AI

以下是我們實際交付過的案例，全部匿名處理。行業、痛點、用咗邊個模型、結果點樣——全部真實數據。Real delivered projects, fully anonymised. Industry, pain point, model used, and results — all factual.

律師行 · Law firm

−93%
工時縮短

合約條款比對自動化

中環商業律師行，每月處理約 120 份合約，需要資深律師逐份核對條款差異。每份平均 20 分鐘，重複性高且容易眼漏。

結果：部署本地 LLM（Llama 3.3 70B）後，系統自動標記差異條款，律師只需覆核重點。每份合約由 20 分鐘降至 1.5 分鐘。每星期節省約 37 工時。

模型：Llama 3.3 70B（本地）｜硬體：客戶原有工作站 + RTX 4090｜交付：遙距 6 小時

診所 · Clinic

<30 秒
每段錄音處理時間

診症語音轉文字摘要

旺角專科門診，每日約 40–60 個症，醫生需在診症後手寫記錄，每段花 3–5 分鐘。累積大量未完成記錄，影響跟進效率。

結果：部署語音辨識（Whisper large-v3）＋ 本地 LLM（Qwen 2.5 32B）自動生成 SOAP 格式病歷摘要。醫生即日錄音 → 即日完成，每段處理時間 少於 30 秒。記錄完成率由 62% 升至 100%。

模型：Whisper large-v3 + Qwen 2.5 32B（本地）｜硬體：Mac Studio M4 Ultra｜交付：遙距 7 小時

會計師事務所 · Accounting firm

+12 小時
每週多出時間

發票分類入帳自動化

灣仔中小型會計師事務所，每月處理約 800 張發票，需人手分類（開支類型／客戶項目／稅務類別）並輸入系統。旺季需要 OT 才能完成。

結果：部署本地 LLM（Qwen 2.5 72B）分析發票內容，自動分類及提取關鍵欄位。人手處理由每張 2 分鐘降至 15 秒。每星期節省約 12 工時，旺季不再需要 OT。

模型：Qwen 2.5 72B（本地）｜硬體：Dual RTX 4090｜交付：遙距 8 小時（分兩日）

你的流程慳到幾多？How much time could your workflow save?

唔使估。免費講低一個工序，我話你知做唔做到、大約點做。Just describe one process and I will tell you whether it is feasible and roughly how.

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